不動産市場の「情報の非対称性」を是正。ビッグデータと独自解析技術で業界をアップデートするエステートテクノロジーズ
「こんな時代だからこそ不動産が欲しい」
COVID-19 の影響で不動産需要は大きく落ち込むと思いきや、そんなことはなく、自宅購入を兼ねた資産形成目的から投資目的まで、ビフォーコロナ以上に不動産所有への意欲を示す人が増えている印象です。
特に注目されているのが、都心の不動産物件。コロナ禍を経て働き方の変容が進む状況だからこそ、通勤や通学の時間を軽減し、より利便性を高めた生活を送りたいとの考えが広まりつつあります。 一方で、不動産を購入する際の「情報の非対称性」が、買い手にとっての大きな課題になっているのも事実。売り手にとって不都合な情報が積極的に流通しないことで、購入してからペインが発生するケースが後を絶ちません。
今回は、そんな不動産領域における構造的課題の解決を目指すエステートテクノロジーズ株式会社(以下、エステートテクノロジーズ)にお話を伺いました。同社は、1,000 万件以上の不動産ビッグデータを、「データジャケット手法」などの最新の AI 技術を用いて解析し、不動産価格やリスク情報と行った不動産取引にまつわる情報の透明化と公平化を目指しているスタートアップです。 どのようなミッションのもと、どんな技術や思いをもって事業に取り組んでいるのか。代表、CTO、そして従業員の皆さまに伺いました。
澤 博史(さわ ひろふみ)
エステートテクノロジーズ株式会社
代表取締役社長 CEO
1991年、大阪市立大学理学部を経て、富士通株式会社に入社。その後、双日株式会社、CSK-ISを経て、2009年データセクション株式会社の代表取締役に就任。2014年12月24日東証マザーズ上場。 2018年6月会長に就任。東京ビッグハウス株式会社、アディッシュ株式会社、株式会社Macbeeplanet、トランザックス株式会社の社外取締役を務める。
池上 俊介(いけがみ しゅんすけ)
エステートテクノロジーズ株式会社
取締役 CTO
慶應義塾大学総合政策学部卒、2000年データセクション創業メンバーで2018年6月まで取締役CTO。ビッグデータ、機械学習、自然言語処理を用いたシステム開発案件の経験多数。
仙田 雅大(せんだ まさひろ)
エステートテクノロジーズ株式会社
リサーチエンジニア
フルスタックの開発業務に従事。エステートテクノロジーズ立ち上げから参画。学生時代は自然言語処理、データ市場に関する研究を行う。
石橋 亮(いしばし りょう)
エステートテクノロジーズ株式会社
リサーチエンジニア
フルスタックの開発業務に従事。2020年11月からエステートテクノロジーズに参画。前職では金融システムのウェブアプリを作成していた。
今の不動産市場には、本来買い手が受け取るべき情報が適切に流通していない
――まずはエステートテクノロジーズの事業内容について教えてください。
澤:
当社では、不動産市場におけるリスク情報や統計データを組み合わせて、市場情報の可視化を進めています。 リリースしているサービスは 3 つ。希望条件を登録することでお得な物件の速報がメールで届く「Dr. Asset レコメンダー」、不動産の価値を即座に算定できる「Dr. Asset チェッカー」、そして偏差値の高いお得な物件だけを選りすぐって紹介する Web サイト「Members Market」です。 Dr. Asset レコメンダーは不動産を買いたい人向けに、Dr. Asset チェッカーは売り手・買い手を問わず不動産の価値を知りたい人向けに、それぞれご提供しています。全て無料のオンライン完結サービスです。
不動産の価値を左右する諸要素を洗い出し、消費者の希望条件をクリアする物件を日本中から探索して自動で提案する 「Dr. Asset レコメンダー」画面
気になる不動産の「適正な価格」を高精度に分析する「Dr. Asset チェッカー」画面
――不動産における「リスク情報」とは、具体的にどのようなものがあるのでしょうか?
澤:
例えば、該当の不動産における災害リスクや将来の収益性に対するリスクのことです。その他にも、人口増減や治安など、不動産には複合的なリスクがつきものなのですが、買い手が独自に収集するには限界があります。 私たちの仕事のひとつは、これらのリスク情報を集約して、買い手が適切な情報をもとに不動産購入を検討できるようにすることです。
――ありそうでなかったサービスですね。もともと、どのようなきっかけで本事業を始められたのでしょうか?
澤:
当社創業前は 2018 年まで、自然言語処理と機械学習をコアにビッグデータ分析をする「データセクション」という会社の代表をしていました。そこでは AI を活用した各種ソリューションを提供していたのですが、今度は AI を使って事業そのものをやりたいと思うようになり、そこで注目したのが不動産市場でした。
――なぜ不動産市場に着目されたのですか?
澤:
もともと自分でも不動産を何件か買っていたのですが、その購入過程の体験で大きな課題を感じたからです。どのデベロッパーに行っても、自分の買いたい不動産を提案してくれない。その人その会社が売りたい物件だけが提案されているように見受けられ、買いたい側のニーズがないがしろにされていると感じました。 一般的な商材だと、欲しくなければ買わないということで買い手が強いと思いますが、不動産市場だと売り手の方にイニシアチブがある状況だったのです。
――なぜそのようなことが発生しているのでしょう?
澤:
必要な情報が十分に流通していないことが根本原因だと考えます。例えば先ほどお話ししたリスク情報なんて、売り手にとってはできるだけ相手に知ってほしくないですよね?だから、あえて出すようなことはしないわけです。 でも、買い手にとっては必要な情報です。本来買い手が受け取るべき情報が適切に流通していないので、提示された不動産価格が適正なのかどうかもわからない。その結果、怖くて購入しないということもあるでしょう。 このように非常に不健全な市場だと感じたからこそ、構造的な課題を解決したいと考えてエステートテクノロジーズを創業しました。
条件の似通った物件でも 10〜20%程度の差が発生する
――ご説明の中で、不動産の「偏差値」という表現が面白いなと感じました。偏差値が高いとは、具体的にどういうことでしょうか?
池上:
これは、現在の「価格」に対する偏差値です。 先ほどお伝えした各種リスク情報の他に、駅からの距離や築年数、広さといった一般的な物件情報、そして周辺の類似物件の価格を元にはじき出しています。 その上で、類似物件相場を表した適正価格分布グラフに該当物件の販売価格をマッピングし、この物件はどれだけお得なのか、またはそうではないのかを算定・表示させています。 もちろん価格の偏差値評価以外にも、収集したリスクのスコア情報や類似物件の成約事例一覧、価格の推移グラフなどを確認できるようにしています。
――なるほど。不動産領域に明るくないのですが、同じような物件でも価格はこんなに変動するものなのでしょうか?
池上:
そうですね、条件の似通った物件でも 10〜20%程度の差が発生することはよくあります。
――そうなるとますます、最適な判断を下すために色々な情報が必要になりますね。お話を伺っているだけでも、非常に多くの不動産データが必要になると思うのですが、それぞれどうやって収集されているのでしょうか?
池上:
価格も含めた物件情報はインターネット上に掲載されている物件を検索エンジンのように自動で収集しています。また、犯罪や災害といったリスクデータについては、当社アナリストがハザードマップなどを元に日々解析作業をして反映させています。もちろん、物件情報についてはアップされたものだけでなく、独自にオフラインで取得できたものも反映させています。
――つまり、Dr. Asset レコメンダーが真っ先に教えてくれる優良物件もあるということですね。色々な情報があると、それだけデータクレンジング等の作業も大変そうだと感じますが、いかがでしょう?
池上:
おっしゃる通り、収集したデータは同じカテゴリーでも様々な表現形態がなされているので、そのままでは活用できません。例えば同じ広さ情報でも、「㎡」表記もあれば「平米」表記もあります。中には単位がないケースもあったりします。当社ではそのような表記の「ゆらぎ」を、自然言語処理技術を活用して修正するようにしています。
技術顧問でもある大学教授の研究室でスカウト
――Dr. Asset シリーズを開発・運営するメンバーの皆さまにもお話を伺いたいのですが、仙田さんは普段はどのようなことをされているのでしょうか?
仙田:
肩書きとしてはリサーチエンジニアでして、今お話があったような多様なデータを管理して、ユーザーへ情報が伝わりやすくなるように視覚化していく作業をしています。インフォグラフィックを進めているとお考えください。
――いつ、どのようなきっかけでエステートテクノロジーズへ入社されることになったのですか?
仙田:
東京大学工学系研究科でシステム創成学専攻教授を務めている大澤幸生教授が当社の技術顧問なのですが、僕自身が大澤研究室の研究スタッフだったのです。 元々は物理学専攻だったのですが、昨今の AI トレンドを見て「これからは AI が一般教養として必要不可欠なリテラシーになる」と感じて、門戸を叩いた次第です。 そんな中、代表の澤が研究室に来た際に声をかけてもらい、話を聞いたら面白そうだったのでジョインすることになりました。
――大澤教授といえば、人工知能学会の理事もされていた方ですよね?
仙田:
そうです。当社でも採用しているビッグデータ解析手法「データジャケット手法」の創始者の方で、整備されたデータを企業や個人が様々な場面で活用できる、データ共有プラットフォームの確立に向けた技術支援などをしていただいています。
――なるほど。石橋さんはいかがですか?
石橋:
僕はまだ、入社して 2 日目なんです。なので、まだ色々なことをキャッチアップ中です。
――あ、そうだったんですね!元々はどんなことをされていて、なぜエステートテクノロジーズに入社されたのでしょう?
石橋:
前職は 2 年ほど FinTech 企業にいて、そこでウェブアプリの開発をしていました。仙田と同じく、もともと AI 領域に興味があった中で転職サイトから当社のことを知り、大澤教授のような AI に詳しい顧問もいらっしゃるとのことで、思い切って転職しました。
――まだ 2 日目ではありますが、働き始めてみていかがでしょうか?
石橋:
設立 2 年目のスタートアップということで、入社前は業務のサポートに若干の不安があったのですが、いざ入社してみると CTO の池上が手厚くサポートしてくれているので、楽しくキャッチアップしています。
データは生鮮食品みたいなもの
――エステートテクノロジーズのメンバーには、他にどんな方がいるのでしょうか?
澤:
いろんなメンバーがいますが、共通の軸としては、大きな流れだけ全員で共有・確認して、以降の細かい部分は自分で考えて動く人が多いという点だと思います。これは採用段階でも意識していることで、しっかりコミュニケーションができて自発性がある人に来てもらいたいと思っています。 例えば仙田はこのスキルが両方備わっていると思いますし、開発以外では営業メンバーなんかも、ビジネス企画が好きな人が揃っていますね。
――と、代表がおっしゃっていますが、仙田さんいかがでしょう?
仙田:
自由にやらせてもらっていると感じます!
――コロナ禍で業界自体は大きな影響を受けたと思うのですが、貴社のビジネスや働き方についてはいかがでしょう?
澤:
業界と連動して、やはり当社も 2 月から 6 月あたりまでは下がりはしましたが、今はまた活性化してきているなと感じます。そもそも構造的に、不景気でも流通取引量は大きくは下がらない業界でもあるので。 また働き方は、外出自粛要請の前後、3 月から 6 月あたりはフルリモートの勤務にしていましたが、今は出社も復活させていますね。
仙田:
コードを書くのは自宅の方が集中できるのですが、困った時にすぐに池上に確認できるのが、オフィスのいいところだと感じています。AI についても、隣にいるとちょっとしたことを経験ベース教えてもらえるので、それぞれのメリットがあるなと感じています。
――なるほど。ビッグデータや自然言語処理などへの深い知見とご経験がある池上さんにとって、業務を進める中で難易度が高いと感じるのはどの部分でしょうか?
池上:
基本的にお手本がない領域の仕事なので、ある目的に対してデータをどのように用意して作っていくのか、を考えるのが難しく楽しいです。例えば先ほどお伝えしたハザードマップなどは、関連データと 1 対 1 で突き合わせていき、場所をポイントとして周囲の情報を引っ張るようにしています。
――データの更新性はどうでしょうか?不動産情報だと日々変わっていくと思いますが。
池上:
日次更新です。追加はもちろん、変更があったデータが毎日更新されるようになっています。なので収集元のデータが古くない限り、ユーザーは常に最新の情報にアクセスできるようになっています。 データは生鮮食品みたいなものなので、途中の管理が悪いと商品になりませんから。
――データは生鮮食品みたいなもの、素敵な表現ですね!開発環境としては、どんなことを工夫されていますか?
池上:
基本的に新しい技術が出てきたら、適応を試みて効率化を目指しています。そのためには会社全体として、学習速度を高めるよう努めています。ライブラリのキャッチアップをしたり、世の中の新しいクラウドサービスをいじってみたり。 品質を高めることももちろん大切ですが、今時点では早くニーズのあるプロダクトを作って世の中に送り出すことに優先順位を置いています。
――いいですね、まさにリーンなプロダクト開発ですね。
作品を創るようにこだわりを持てるエンジニアにジョインして欲しい
――皆さまの今後の目標を教えてください。
澤:
私としては繰り返しになりますが、人々の資産形成にある負を解消して、不動産取引の公正化と透明化実現を進めていくことに尽きます。
池上:
会社が急速に大きくなっている中で、メンバーがちゃんと楽しく仕事ができる環境を整えることですね。せっかく一緒にやっているので、それぞれが最大限の力を発揮できるようしたいと思っています。
仙田:
僕は将来、自分のビジネスをやろうと思っているので、そのために今は修行中です。まずはエンジニアリングを極めたいなと思っています。
石橋:
直近は、まずは会社に慣れること。中長期的には、AI 技術を蓄えていきたいと思っています。
――ありがとうございます。最後に、読者の皆さまへのメッセージをお願いします!
池上:
一緒に働いていて楽しいエンジニアの方に、ぜひ来てほしいと思っています。楽しい方というのは、「こういう方法もあるんじゃないか」を一緒に議論して、作品を創るようにこだわりを持てるエンジニアです。例えば私の場合だと、先ほどもお伝えした「データ品質の維持」に大きなこだわりがあります。 こだわりのある方、ぜひ一緒に働きましょう。
仙田:
世の中にないサービスを一緒に考えて、共に創っていきましょう!
石橋:
一緒に楽しく働きましょう!まだこれしか言えません(笑)
澤:
自分のやりたいことを持っていることと、あとは今後到来しうる未来に即したような仕事のスタイルを見つけることができる人が、当社に限らず活躍できる人だろうと考えています。ぜひ、そういう方とご一緒できたらと思っています。 あと、最後に宣伝をひとつ。今年の 12 月末には、マンションのリスク状態を 6 分野(物件情報、生活環境、育児環境、治安情報、地震リスク、水害リスク)で 5 段階判定するという新サービスを立ち上げる予定なので、こちらもぜひ楽しみにしていてください!
編集後記
近年、世界中の投資マネーが東京の不動産投資市場に集中しており、2020年8月の総合不動産サービス大手・JLLの発表によると、2020年上半期の世界商業用不動産投資額は、都市別では東京が世界1位に浮上しました。コロナ禍の影響で投資額自体は世界的に減少したものの、ロックダウンが行われず経済への影響が相対的に軽微だった日本に注目が集まった結果と言えるでしょう。
今回お話を伺ったDr. Assetシリーズは、そんな都心を中心として、自宅購入を兼ねた資産形成から投資目的の賃貸・売却用収益物件まで、幅広いニーズに対応したもの。このように、不動産領域におけるニューノーマルを作っていくプロセスは、一種の「文化」を再創造していくようなものと言えるでしょう。
レガシーな業界をアップデートするという、難易度の高い業務に興味がある方は必見です!
撮影/文:長岡 武司 撮影:太田 善章
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